摘要：为了对网络安全进行的研究，我们提出了网络信息系统的安全评估方法。该文首先介绍了网络安全评估技术的基本知识，然后对安全评估模型进行了分析计算，阐述了网络安全技术措施的有效性；最后对网络安全态势的评估给出了具体的算法和公式。通过改文的技术研究，基本上使读者对网络信息系统的安全评估技术有了初步的了解。
关键词：网络系统；安全测试；安全评估
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)13-3019-04
1 网络安全评估技术简介
当前，随着网络技术和信息技术的发展与应用，人们对于网络的安全性能越来越关注，网络安全技术已从最初的信息保密性发展到信息的完整性、可用性、可控性和不可否认性，进而又发展为“攻、防、测、控、管、评”等多方面的基础理论和实施技术。信息安全是一个综合、交叉学科领域，它要综合利用数学、物理、通信和计算机诸多学科的长期知识积累和最新发展成果，进行自主创新研究、加强顶层设计，提出系统的、完整的解决方案。
网络信息系统安全评估的目的是为了让决策者进行风险处置，即运用综合的策略来解决风险。信息系统可根据安全评估结果来定义安全需求，最终采用适当的安全控制策略来管理安全风险。
安全评估的结果就是对信息保护系统的某种程度上的确信，开展网络安全系统评估技术研究，可以对国防军工制造业数字化网络系统、国家电子政务信息系统、各类信息安全系统等的规划、设计、建设、运行等各阶段进行系统级的测试评估，找出网络系统的薄弱环节，发现并修正系统存在的弱点和漏洞，保证网络系统的安全性，提出安全解决方案。
2 网络安全评估理论体系和标准规范
2.1 网络安全评估所要进行的工作是：
通过对实际网络的半实物仿真，进行测试和安全评估技术的研究，参考国际相关技术标准，建立网络安全评估模型，归纳安全评估指标，研制可操作性强的信息系统安全评测准则，并形成网络信息安全的评估标准体系。
2.2 当前在网络技术上主要的、通用的、主流的信息安全评估标准规范
2.2.1 欧美等西方国家的通用安全标准准则
1) 美国可信计算机安全评价标准（TCSEC）
2) 欧洲网络安全评价标准（ITSEC）
3) 国际网络安全通用准则（CC）
2.2.2 我国制定的网络系统安全评估标准准则
1) 《国家信息技术安全性评估的通用准则》GB/T 18336标准
2) 公安部《信息网络安全等级管理办法》
3) BMZ1-2000《涉密信息系统分级保护技术要求》
4) 《GJB 2646-96军用计算机安全评估准则》
5) 《计算机信息系统安全保护等级划分准则》等
3 安全评估过程模型
目前比较通用的对网络信息系统进行安全评估的流程主要包括信息系统的资产（需保护的目标）识别、威胁识别、脆弱性识别、安全措施分析、安全事件影响分析以及综合风险判定等。
对测评流程基本逻辑模型的构想如图1所示。
在这个测试评估模型中，主要包括6方面的内容：
1) 系统分析：对信息系统的安全需求进行分析；
2) 识别关键资产：根据系统分析的结果识别出系统的重要资产；
3) 识别威胁：识别出系统主要的安全威胁以及威胁的途径和方式；
4) 识别脆弱性：识别出系统在技术上的缺陷、漏洞、薄弱环节等；
5) 分析影响：分析安全事件对系统可能造成的影响；
6) 风险评估：综合关键资产、威胁因素、脆弱性及控制措施，综合事件影响，评估系统面临的风险。
4 网络系统安全态势评估
安全态势评估是进行网络系统级安全评估的重要环节，合理的安全态势评估方法可以有效地评定威胁级别不同的安全事件。对系统安全进行评估通常与攻击给网络带来的损失是相对应的，造成的损失越大，说明攻击越严重、网络安全状况越差。通过攻击的损失可以评估攻击的严重程度，从而评估网络安全状况。
结合网络资产安全价值进行评估的具体算法如下：
设SERG为待评估安全事件关联图：
定义
IF(threat﹥Ta){AddSERGTToHighigh ImpactSetAndReport}
其中，SERG表示安全事件关联，SERGStatei表示攻击者获取的直接资源列表；ASV(a)表示对应资产a的资产安全价值；Ta表示可以接受的威胁阀值；HighImpactSet表示高风险事件集合。
常用的对一个网络信息系统进行安全态势评估的算法有如下几种。
4.1 专家评估法（Delphi法）
专家法也称专家征询法（Delphi法），其基本步骤如下：
1) 选择专家：这是很重要的一步，选的好与不好将直接影响到结果的准确性，一般情况下，应有网络安全领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10人以上参与评估，专家数目太少时则影响此方法的准确性；
2) 确定出与网络系统安全相关的m个被评估指标，将这些指标以及统一的权数确定规则发给选定的各位专家，由他们各自独立地给出自己所认为的对每一个指标的安全态势评价（Xi）以及每一个评价指标在网络系统整体安全态势评估中所占有的比重权值（Wi）；
3) 回收专家们的评估结果并计算各安全态势指标及指标权数的均值和标准差：
计算估计值和平均估计值的偏差
4) 将计算结果及补充材料返还给各位专家，要求所有的专家在新的基础上重新确定各指标安全态势及所占有的安全评价权重；
5) 重复上面两步，直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就是各专家的意见基本趋于一致，以此时对该指标的安全评价作为系统最终安全评价，并以此时各指标权数的均值作为该指标的权数。
归纳起来，专家法评估的核心思想就是采用匿名的方式，收集和征询该领域专家们的意见，将其答复作统计分析，再将分析结果反馈给领域专家，同时进一步就同一问题再次征询专家意见，如此反复多轮，使专家们的意见逐渐集中到某个有限的范围内，然后将此结果用中位数和四分位数来表示。对各个征询意见做统计分析和综合归纳时，如果发现专家的评价意见离散度太大，很难取得一致意见时，可以再进行几轮征询，然后再按照上述方法进行统计分析，直至取得较为一致的意见为止。该方法适用于各种评价指标之间相互独立的场合，各指标对综合评价值的贡献彼此没有什么影响。若评价指标之间不互相独立，专家们比较分析的结果必然导致信息的重复，就难以得到符合客观实际的综合评价值。
4.2 基于“熵”的网络系统安全态势评估
网络安全性能评价指标选取后，用一定的方法对其进行量化，即可得到对网络系统的安全性度量，而可把网络系统受攻击前后的安全性差值作为攻击效果的一个测度。考虑到进行网络攻击效果评估时，我们关心的只是网络系统遭受攻击前后安全性能的变化，借鉴信息论中“熵”的概念，可以提出评价网络性能的“网络熵”理论。“网络熵”是对网络安全性能的一种描述，“网络熵”值越小，表明该网络系统的安全性越好。对于网络系统的某一项性能指标来说，其熵值可以定义为：
Hi=-log2Vi
式中：Vi指网络第i项指标的归一化参数。
网络信息系统受到攻击后，其安全功能下降，系统稳定性变差，这些变化必然在某些网络性能指标上有所体现，相应的网络熵值也应该有所变化。因此，可以用攻击前后网络熵值的变化量对攻击效果进行描述。
网络熵的计算应该综合考虑影响网络安全性能的各项指标，其值为各单项指标熵的加权和：
式中：n-影响网络性能的指标个数；
?覣i-第i项指标的权重；
Hi第i项指标的网络熵。
在如何设定各网络单项指标的权重以逼真地反映其对整个网络熵的贡献时，设定的普遍通用的原则是根据网络防护的目的和网络服务的类型确定?覣i的值，在实际应用中，?覣i值可以通过对各项指标建立判断矩阵，采用层次分析法逐层计算得出。一般而言，对网络熵的设定时主要考虑以下三项指标的网络熵：
1) 网络吞吐量：单位时间内网络结点之间成功传送的无差错的数据量；
2) 网络响应时间：网络服务请求和响应该请求之间的时间间隔；
3) 网络延迟抖动：指平均延迟变化的时间量。
设网络攻击发生前，系统各指标的网络熵为H攻击发生后，系统各指标的网络熵为 ,则网络攻击的效果可以表示为：
EH=H"-H
则有：
利用上式，仅需测得攻击前后网络的各项性能指标参数（Vi,Vi"），并设定好各指标的权重（?覣i），即可计算出网络系统性能的损失，评估网络系统受攻击后的结果。EH是对网络攻击效果的定量描述，其值越大，表明网络遭受攻击后安全性能下降的越厉害，也就是说网络安全性能越差。
国际标准中较为通用的根据EH值对网络安全性能进行评估的参考标准值如表1所示。
4.3模糊综合评判法
模糊综合评判法也是常用的一种对网络系统的安全态势进行综合评判的方法，它是根据模糊数学的基本理论，先选定被评估网络系统的各评估指标域，而后利用模糊关系合成原理，通过构造等级模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化（即确定隶属度），然后利用模糊变换原理对各指标进行综合。
模糊综合评判法一般按以下程序进行：
1) 确定评价对象的因素论域U
U={u1,u2,…,un}
也就是首先确定被评估网络系统的n个网络安全领域的评价指标。
这一步主要是确定评价指标体系，解决从哪些方面和用哪些因素来评价客观对象的问题。
2) 确定评语等级论域V
V={v1,v2,…,vm}
也就是对确定的各个评价指标的等级评定程度，即等级集合，每一个等级可对应一个模糊子集。正是由于这一论域的确定，才使得模糊综合评价得到一个模糊评判向量，被评价对象对评语等级隶属度的信息通过这个模糊向量表示出来，体现出评判的模糊性。
从技术处理的角度来看，评语等级数m通常取3≤m≤7，若m过大会超过人的语义能力，不易判断对象的等级归属；若m过小又可能不符合模糊综合评判的质量要求，故其取值以适中为宜。 取奇数的情况较多，因为这样可以有一个中间等级，便于判断被评事物的等级归属，具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述，比如评价数据管理制度，可取V={号，较好，一般，较差，差}；评价防黑客入侵设施，可取V={强，中，弱}等。
3) 进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R
在构造了等级模糊子集后，就要逐个对各被评价指标ui确定其对各等级模糊子集vi的隶属程度。这样，可得到一个ui与vi间的模糊关系数据矩阵：
R=|r21r22…r2m|
式中：
rij表示U中因素ui对应V中等级vi的隶属关系，即因素ui隶属于vi的等级程度。
4) 确定评判因素的模糊权向量集
一般说来，所确定的网络安全的n个评价指标对于网络整体的安全态势评估作用是不同的，各方面因素的表现在整体中所占的比重是不同的。
因此，定义了一个所谓模糊权向量集A的概念，该要素权向量集就是反映被评价指标的各因素相对于整体评价指标的重要程度。权向量的确定与其他评估方法相同，可采用层次分析等方法获得。权向量集A可表示为：
A=(a1,a2,…,an)
并满足如下关系：
5) 将A与R合成，得到被评估网络系统的模糊综合评判向量B
B=A·R
B=A·R= (a1,a2,…,an) |r21r22…r2m|
式中：
rij表示的是模糊关系数据矩阵R经过与模糊权向量集A矩阵运算后，得到的修正关系向量。
这样做的意义在于使用模糊权向量集A矩阵来对关系隶属矩阵R进行修正，使得到的综合评判向量更为客观准确。
6) 对模糊综合评判结果B的归一化处理
根据上一步的计算，得到了对网络各安全评价指标的评判结果向量集B=(b1,b2,…,bn)
由于对每个评价指标的评判结果都是一个模糊向量，不便于各评价指标间的排序评优，因而还需要进一步的分析处理。
对模糊综合评判结果向量 进行归一化处理：
bj"=bj/n
从而得到各安全评价指标的归一化向量，从而对各归一化向量进行相应。
5 结束语
本论文首先介绍了网络安全评估技术的基本知识，然后对安全评估模型进行了分析计算，阐述了网络安全技术措施的有效性；最后对网络安全态势的评估给出了具体的算法和公式。通过本文的技术研究，基本上对网络信息系统的安全评估技术有了初步的了解，下一步还将对安全评估的风险、安全评估中相关联的各项因素进行研究。
参考文献：
[1] 逮昭义.计算机通信网信息量理论[M].北京:电子工业出版社,1997:57-58.
[2] 张义荣.计算机网络攻击效果评估技术研究[J].国防科技大学学报,2002(5).
[3] 张义荣,鲜明,王国玉.一种基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法[J].通信学报,2004(11).
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